KI im Kreditgeschäft: Die Technik ist da, die Akzeptanz nicht

Im Kreditprozess ist KI angekommen, im Arbeitsalltag noch nicht überall

Die Frage, ob KI im Kreditgeschäft eingesetzt wird, ist für die meisten Banken beantwortet. Offen ist, ob die Menschen im Kreditprozess mit ihr arbeiten wollen, und genau dort sehen die Institute selbst das größte Risiko.

Die Studie „KI im Kreditgeschäft 2026“ der Beratung Cofinpro vom Oktober 2026 zeigt das deutlich: 87 Prozent der 102 befragten Verantwortlichen aus Management und Bereichsleitungen von Banken und Finanzinstituten geben an, im Kreditprozess bereits KI-Tools einzusetzen. Als größtes Risiko nennen 42 Prozent fehlende Akzeptanz bei den Mitarbeitenden, noch vor Fehlentscheidungen bei der Kreditvergabe mit 38 Prozent. Für das Management verschiebt sich damit die Aufgabe von der Auswahl der Technik zur Frage, wie Kreditteams ihre Arbeit mit KI neu ordnen.

Wie weit ist KI im Kreditgeschäft deutscher Banken verbreitet?

Die Verbreitung ist hoch, aber ungleich verteilt. Nach der Cofinpro-Studie liegen Großbanken bei 92 Prozent, Privatbanken bei 91 Prozent und Sparkassen bei 89 Prozent, Genossenschaftsbanken bei 69 Prozent. Die Fallzahlen je Institutsgruppe weist die Studie nicht aus, die Werte sind deshalb als Richtung zu lesen, nicht als exakte Messung.

Produktiv eingesetzt wird KI vor allem rund um Kreditantrag und Konditionen, das nennen 63 Prozent der Befragten, sowie bei Beleihungswertermittlung und Objektanalyse mit 58 Prozent. Kreditentscheidung und Jahresabschlussanalyse nennen je 49 Prozent. Die Technik ist also dort angekommen, wo die meiste Sachbearbeitung anfällt, und damit dort, wo sich Arbeitsweisen ändern müssen.

Warum Akzeptanz das größte Risiko für den Nutzen von KI ist

Akzeptanz entscheidet, ob die erwartete Wirkung im Alltag ankommt. Drei von vier KI-Nutzern unter den Befragten sehen eine Beschleunigung des Kreditprozesses um mehr als zehn Prozent, 83 Prozent der Befragten sehen ein zweistelliges Kostensenkungspotenzial. Diese Effekte setzen voraus, dass Kreditteams Vorschläge der KI nutzen, prüfen und ihre Arbeit danach ausrichten, statt parallel weiterzuarbeiten wie bisher.

Besonders ausgeprägt ist die Sorge in den Verbünden: Unter den befragten Sparkassen nennen 50 Prozent die Akzeptanz der Mitarbeitenden als Risiko, unter den Genossenschaftsbanken 46 Prozent. Für das Management heißt das: Ohne einen Plan für Rollen, Verantwortung und Qualifizierung bleibt ein Teil der Investition ungenutzt, und die Kapazität, die der Business Case verspricht, entsteht nicht.

Welche Rolle spielt Nachvollziehbarkeit für KI im Kreditprozess?

Akzeptanz hängt eng an Nachvollziehbarkeit. In der Cofinpro-Studie nennen 34 Prozent fehlende Transparenz von KI-Ergebnissen als Risiko, 28 Prozent regulatorische Risiken. Wer im Kreditprozess unterschreibt, muss verstehen, worauf ein Vorschlag beruht, sonst bleibt die Verantwortung beim Menschen, ohne dass die Arbeit leichter wird.

Daraus folgt eine Gestaltungsfrage, keine Technikfrage: Welche Entscheidungen trifft weiterhin der Mensch, welche Vorarbeit liefert die KI, und wie wird dokumentiert, was übernommen wurde? Wie diese Arbeitsteilung aussehen kann, zeigt unser Beitrag zu Human in the Loop.

Erwarten alle Institute durch KI bessere Kreditentscheidungen?

Nicht in gleichem Maß. Insgesamt erwarten 72 Prozent der Befragten eine eher oder deutlich bessere Qualität von Kreditentscheidung und Kreditanalyse. Unter den befragten Sparkassen sind es dagegen nur 58 Prozent, 42 Prozent rechnen dort sogar mit einer Verschlechterung. Wo Zweifel an der Qualität bestehen, wird KI im Alltag eher umgangen als genutzt, und genau das macht Akzeptanz zur Ertragsfrage.

Was Kreditbereiche jetzt priorisieren sollten

• Akzeptanz messen, bevor weitere Tools kommen: kurze Befragung in Markt und Marktfolge, wo KI genutzt, umgangen oder doppelt geprüft wird.

• Verantwortung je Prozessschritt festlegen: was die KI vorbereitet, was der Mensch entscheidet und wie die Übernahme dokumentiert wird.

• Kapazität ehrlich planen: Welche Stunden sollen frei werden, und wofür werden sie eingesetzt, wenn das Volumen gleich bleibt?

• Erfahrene Kreditanalysten zu Mitgestaltern machen, nicht zu Prüfern am Ende, damit Fachwissen in Regeln und Prompts einfließt.

Ob KI im eigenen Kreditprozess trägt, zeigt sich weniger an der Zahl der Tools als daran, wie oft ein Vorschlag tatsächlich übernommen wird. Wir freuen uns über ein erstes Gespräch zu diesem Thema.